千钧智行
以“软件定义汽车，赋能智造未来”为愿景，致力于赋能车企，打造国内领先的智能汽车控制系统。
多车协同控制系统
核心技术
超高精度伺服电机控制技术
智驾传感器自动化最优布局方案
输入车辆骨架模型、各个硬件的参考放置区域及车辆空间约束，使用以深度强化学习为基础的智能算法实现各个域内ECU、传感器等关键器件以及域控制器的自动布置设计。
采用误差放大技术，构建国产化FPGA超高精度伺服电机控制技术，实现多模式输出。
针对传统汽车电气架构的不足，结合车载以太网技术等汽车通信技术的最新成果，提出了面向人机交互系统的区域型电气架构，实现了车内与车外环境的双向交互，改善了交通安全性，提高了人机可交互性，可满足娱乐、会议等多种服务场景。
新型集中式电子电气架构
采用模糊动力学构建考虑模型不确定性的多执行器控制输入解析分解控制算法，实现分布式电驱动的鲁棒最优协同控制，提高分布式电驱动智能车辆行驶稳定及安全性。
车辆线束自动化最优布局方案
分布式电驱动最优分配控制策略
提出了货物姿态控制任务递归分解的高精度多车协同控制，最小化应力损伤的优化控制机制，针对多源不确定性研究自适应稳定控制方法，采用仿生蚁群搬大件的方式对多辆相对独立车辆进行协同精准控制。
车辆传感器系统是智能车辆的重要组成部分，其配置设计在一定程度上决定ADAS系统成本与性能。为此开发一种兼顾设计效率、系统性能需求的环境感知传感器配置设计及线束优化工具将大大简化智能网联车辆的开发进程。
提出基于时间触发模型的等价化简算法，构建基于TSN通信协议标准的传输调度机制，保障车载网络中时间敏感数据的实时性和确定性传输为目标。
TSN时间敏感网络通信技术
约束动力学模型
创新性地提出车辆系统层级式动力学模型。基于层级约束式解析动力学模型构建层级式逆动力学解析模型。将整车决策目标分解为各执行器的期望输入，通过对各执行器的解析控制，以满足智能车辆决策的目标。
通过自研的图像分割与目标检测深度学习模型，实现在园区环境关键区域内多目标的精确识别，并通过计算优化实现嵌入式系统上的毫秒级实时部署。
采用前车人工驾驶、后车自动驾驶、车车柔性连接的方式实现运输车列的L3.5级自动驾驶。可至少减少50%司机，显著降低人力成本。
千钧卧龙™
集中式域控制器
千钧流马®
引导式自动驾驶解决方案
千钧木牛®
园区自动驾驶解决方案
融合软件定义汽车与新型集中式电子电气架构技术，重塑了智能汽车的控制系统架构，由传统的分布式架构升级为集中式控制架构，从而以软件定义汽车的方式实现智能汽车从机械产品到电子产品的大升级。
产品中心
关于我们
千钧智行致力于研发国内领先的智能汽车控制系统，以“软件定义汽车，赋能智造未来”为愿景，赋能车企打造新一代智能网联汽车。
千钧智行是由清华大学车辆学院教授出任首席科学家的技术成果转化项目，在软件定义汽车的架构下制造高性能集成域控单元 (Integrated Control Module)。从架构上颠覆了车辆传统的分布式控制架构，以一个集中式的控制架构去重塑智能车辆的控制系统——现阶段就能帮助车企在实现等同功能的基础上降本提质。此外，技术积累还覆盖了智能驾驶、车路协同以及车端大数据模型，在科技创新爆发式增长的今天，时刻准备着公司的第二增长曲线。
知识不足可以学习，技能不足可以培训，我们认为人才最重要的是学习的能力和意愿。千钧智行在指数型地成长，我们时时刻刻都在挖掘有指数型成长性的人才，与公司相互成就彼此。
速速联系我们，卿若自比韩信，吾愿效萧何！
加入我们
